AB: Frühwarnsystem – Wie KI Anlageergebnisse verbessern kann

AB: Frühwarnsystem – Wie KI Anlageergebnisse verbessern kann
Künstliche Intelligenz

Natürliche Sprachverarbeitung kann Investmentmanagern Frühwarnungen vor negativen ESG-Nachrichten geben.

28.04.2025 | 08:51 Uhr

Künstliche Intelligenz (KI) erobert die Welt im Sturm, und das aus gutem Grund. KI kann dazu beitragen, alltägliche Aufgaben zu automatisieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern.

Einige der Vorteile erstrecken sich auch auf Investitionen. Wir glauben, dass leistungsstarke KI-Anwendungen wie Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) aktiven Managern helfen können, bessere Anlageergebnisse zu erzielen, indem sie sie auf negative Nachrichten aus den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG) aufmerksam machen, bevor diese weit verbreitet sein werden.

Die Folgen, wenn schlechte Nachrichten bekannt werden

Nagative ESG-Nachrichten, von Umweltkatastrophen wie Ölverschmutzungen und chemischen Lecks über soziale Probleme wie Kinderarbeit bis hin zu Unternehmensführungsfehlern wie Fehlverhalten von Führungskräften können den Ruf eines Unternehmens schwer schädigen, das Vertrauen der Anleger untergraben und die finanzielle Performance untergraben.

Unsere Untersuchungen zeigen, dass positive ESG-Nachrichten die Unternehmenserträge zwar schnell in die Höhe getrieben haben, negative ESG-Nachrichten jedoch genau das Gegenteil bewirkt haben. Unternehmen mit negativen ESG-Ereignissen haben sich schlechter entwickelt als ihre Mitbewerber – nicht nur am ersten Tag, an dem die Nachricht bekannt wurde, sondern auch noch Wochen danach (Grafik). Bei Aktien, die mit negativen ESG-Nachrichten in Verbindung gebracht werden, belaufen sich die Erträge über die angegebene Haltedauer von 10 Tagen annualisiert auf –7,3 % (–1,2 % bei Anleihen); Bei Aktien, die mit positiven ESG-Nachrichten in Verbindung gebracht werden, belaufen sich die Erträge über die angegebene Haltedauer von 10 Tagen annualisiert auf 6,2 % (0,2 % bei Anleihen).

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Die natürliche Sprachverarbeitung wirkt transformierend

Wenn Vermögensverwalter ESG-Kontroversen schneller als ihre Konkurrenten aufdecken könnten, hätten sie einen Anlagevorteil. Doch das ist leichter gesagt als getan. Das manuelle Durchsuchen von Bergen von Unternehmensunterlagen und Nachrichtenartikeln ist nicht nur umständlich und zeitaufwändig. es ist auch eine Sisyphusarbeit, die täglich wiederholt werden muss.

Hier kommt die NLP-Technologie ins Spiel.

NLP ist ein Bereich der KI, der es Algorithmen ermöglicht, menschliche Kommunikation zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. NLP-Anwendungen haben sich seit ihrem Aufkommen in den 1950er Jahren dramatisch weiterentwickelt und reichen von einfachem Musterabgleich – wie dem Erkennen des Satzes „Danke“und der Antwort „Gern geschehen“ oder dem Zählen der Anzahl der Vorkommen eines bestimmten Wortes in einem Text – bis hin zu ausgefeilteren Techniken, die tiefes Lernen und kontextuelles Verständnis beinhalten.

Das Ergebnis ist eine Technologie, die hochpräzise und nuanciert in Bezug auf das Verständnis und die Generierung der menschlichen Sprache ist und in der Lage ist, große Mengen an Rohdaten schnell und effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

NLP zum Laufen bringen: Warnungen vor Kontroversen

Wir haben eine leistungsstarke NLP-ANwendung entwickelt, das als Ergänzung zu unserer Fundamentalanalyse dient. Durch die Integration der neuesten Großen Sprachmodelle verwandelt dieses Tool die entmutigende Aufgabe, Tausende von Unternehmens- und Nachrichtenberichten zu durchsuchen, in einen effizienten und aufschlussreichen Prozess, der potenziell wesentliche ESG-Themen in Echtzeit aufzeigt.

Unser Tool beobachtet Unternehmen auf der ganzen Welt und durchsucht globale Nachrichten in mehreren Sprachen auf Kontroversen zu einer Vielzahl von Themen, darunter moderne Sklaverei, Kinderarbeit, Diskriminierung, Steuerskandale, Managergehälter und Korruption. Darüber hinaus ist das Tool skalierbar, da es nach sich entwickelnden ESG-Kontroversen in Hunderten von Unternehmen gleichzeitig sucht und rechtzeitig Warnungen ausgibt, bevor negative Nachrichten den Markt beeinflussen.

Es versteht den Finanzjargon, ist in ESG-spezifischem Wissen geschult und kann den Ton und den Kontext beurteilen, mit dem Ziel, die Stimmung rund um eine bestimmte ESG-Nachricht in Bezug auf ein bestimmtes Unternehmen zu bewerten. Das Tool extrahiert relevante Informationen aus den Nachrichtenquellen, erstellt eine Zusammenfassung und hebt hervor, was es für unsere Analysten als am wichtigsten erachtet. Und es enthält Links zu den Originalartikeln, die es Analysten ermöglichen, die Informationen schnell zu überprüfen.

Zum Beispiel hat unser NLP-Tool einen großen Bergbaukonzern mit Betrieben in Mittelamerika gemeldet und uns auf die angeblich schlechte Behandlung von Mitarbeitern und lokaler Bevölkerung aufmerksam gemacht, was die lokalen Behörden dazu zwang, Klagen einzureichen. Schließlich wurden dem Unternehmen die lokalen Bergbaugenehmigungen entzogen, und es musste den Betrieb in der Region aufgeben, nachdem es fast 10 Milliarden US-Dollar in das Projekt investiert hatte. Glücklicherweise hatte uns unser Tool vor den Strafmaßnahmen der Regierung auf diese Risiken aufmerksam gemacht.

Das große Ganze: Integration unseres NLP-Tools

Natürlich sind KI und andere Technologien kein Ersatz für eine solide Fundamentalanalyse, weshalb negative ESG-Nachrichtenwarnungen uns nicht unbedingt davon abhalten, eine Position einzunehmen. Die Nachrichten könnten ein Gesamtrisiko darstellen, mit dem wir uns wohl fühlen oder das unserer Meinung nach bereits in den Bewertungen eingepreist ist.

Darüber hinaus ermöglicht NLP unseren Analysten und Portfoliomanagern, weniger Zeit für das Aufspüren von Daten aufzuwenden und mehr Zeit dafür aufzuwenden, kritisch über sie nachzudenken – und sie im Namen unserer Kunden zu nutzen.


Die in diesem Dokument zum Ausdruck gebrachte Meinungen stellen keine Recherchen, Anlageberatungen oder Handelsempfehlungen dar und spiegeln nicht notwendigerweise die Ansichten aller Portfoliomanagementteams bei AB wider. Die Einschätzungen können sich im Laufe der Zeit ändern.

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